Context Grounding FAQ

¿Tengo acceso a Context Grounding?

Context Grounding es accesible para todos los tenants y organizaciones.

For data residency details, refer to Data residency.

¿Está disponible Context Grounding solo en implementaciones en la nube?

No, Context Grounding is available in both cloud and on-premises deployments.

¿Cómo se licencia Context Grounding?

Cargos de Contextualización por búsquedas o RAG a medida que se ejecuta a través de sus superficies de productos UiPath compatibles. Para obtener más información, consulta Licencias de Contextualización.

¿Cómo funciona Context Grounding?

Context Grounding ofrece dos servicios:

• BD vectorial gestionada como servicio: te facilitamos la conversión de tus datos en representaciones incrustadas.
• Recuperación de generación aumentada (RAG) como servicio: Context Grounding consulta datos de varios productos de automatización, recupera los resultados más relevantes y aumenta las solicitudes con esos resultados para garantizar que las generaciones sean más específicas.

¿Context Grounding es lo mismo que RAG?

Context Grounding proporciona un servicio RAG en tiempo de ejecución para las experiencias de UiPath GenAI. Sin embargo, también proporciona una base de datos vectorial gestionada como servicio para ayudar a gestionar los datos utilizados en tiempo de ejecución. Esto garantiza una búsqueda de alta calidad y resultados generados.

¿Cómo uso Context Grounding?

Puedes utilizar la contextualización a través de las actividades de UiPath GenAI, Autopilot for Everyone y agentes.

¿Qué tipos de datos puedo utilizar en Context Grounding?

Context Grounding actualmente funciona con los siguientes formatos de datos: PDF, JSON, CSV, DOCX, TXT, XLS.

¿Puedo importar datos empresariales adicionales a Context Grounding?

Para aprovechar Context Grounding, debes importar datos en depósitos de almacenamiento de UiPath Orchestrator (a través de carga directa, actividad de Studio o API).

A continuación, puedes utilizar las actividades de Context Grounding para ingerir e indexar, y gestionar los datos consultados para garantizar resultados altamente relevantes.

¿Existe un límite en la cantidad de datos que puedo incluir en Context Grounding?

El límite de datos que puedes utilizar para fundamentar tus solicitudes se basa en los límites de tamaño del token de la ventana de contexto del modelo. Consulta el modelo que estás utilizando para ejecutar el RAG (p. ej., en las actividades de GenAI) para determinar los posibles umbrales de límite de tokens.

• Límite de índice: hay un límite de diez índices por tenant. Te recomendamos que mantengas una relación 1-1 entre los depósitos de Orchestrator de los que estás ingiriendo datos para evitar la fuga de datos entre carpetas y garantizar la separación lógica de los datos que pueden necesitar ser consultados por diferentes usuarios para diferentes propósitos. Contextualización aprovecha los permisos de autorización de carpetas para ayudar a aplicar esta recomendación.
• Almacenamiento: no hay límite de almacenamiento en estos índices o dentro de ellos. Sin embargo, imponemos algunos límites a los clientes que han ingerido una cantidad de datos excesivamente alta.

¿Context Grounding elimina las alucinaciones?

No, pero reduce significativamente la probabilidad de alucinaciones porque las generaciones se basan en la información consultada de los datos proporcionados por el usuario. De forma predeterminada, Context Grounding proporciona una cita, o prueba de conocimiento, en la que se basó la generación. Esto significa que puedes verificar y validar el origen. Cuando Context Grounding no puede encontrar una respuesta correspondiente de alta confianza en los datos proporcionados, no intenta inventar respuestas. En su lugar, genera una respuesta como: "No se pudo encontrar una respuesta".

¿Puedo seleccionar dinámicamente qué LLM usar?

Yes. You can configure your own LLMs through the AI Trust Layer. The LLM configurations tab allows you to replace models or UiPath-managed subscriptions with your own models. Context Grounding also supports OpenAI v1 APIs, enabling compatibility with the latest OpenAI specifications and access to newer models.

In addition, within UiPath GenAI activities, you can select which LLM to use for executing the RAG process from those available in the LLM Gateway. UiPath manages ingestion and retrieval strategies to optimize results.

¿Cómo se autoriza Context Grounding?

La puesta a tierra del contexto está en el ámbito del tenant. Admitimos la autorización a nivel de carpeta en los depósitos de Orchestrator, y Context Grounding aprovecha las políticas de autenticación y Automation Ops existentes.

¿Cómo se almacenan o comparten mis datos con Context Grounding?

Todos los datos compartidos con UiPath se tratan con estándares empresariales estándar de cumplimiento, cifrado y seguridad.

Context Grounding forma parte de la AI Trust Layer, lo que significa que tus datos nunca se almacenan fuera de UiPath, ni se utilizan para entrenar modelos de terceros.

¿Cómo se garantiza la seguridad de los datos?

Context Grounding tiene un alcance de tenant y aprovecha las políticas RBAC y AuthZ existentes en UiPath, además de cifrar los datos en reposo y en tránsito.

Como tiene ámbito de tenant, no se comparten datos entre índices dentro del mismo tenant o entre tenants.

Does Context Grounding store my files?

No. Files are held on UiPath infrastructure only for the duration of the ingestion run. After ingestion completes, raw files are not retained.

Where does my file go during ingestion?

When you start an ingestion, Context Grounding fetches each file from the data source using the credentials you authorized through the configured Integration Services connection. No credentials are stored by Context Grounding.

Two short-lived copies exist while the job runs: a working copy on the processing node's local disk, and an internal staging copy used by the document-processing pipeline. Both are scoped to the active ingestion job and to your tenant, with no cross-tenant or cross-job access.

How long is my file held during ingestion?

• The working copy is released as soon as the document finishes processing, whether the result is a success or a failure.
• The staging copy is removed when the ingestion workflow ends — on success or on failure.
• If an infrastructure event (such as a worker crash) interrupts a job before cleanup runs, automated processes remove any remaining files on a fixed schedule.

What does Context Grounding retain after ingestion?

After ingestion completes, only the derived representation needed to power search and retrieval is retained: extracted text passages, embeddings, and structured metadata, bound to your dataset. Deleting the dataset removes these derived artifacts.

What happens when a file is deleted from the data source?

When a file is deleted from the data source, the next ingestion run — whether triggered manually or through a scheduled run — cascades the deletion to the corresponding index data.